TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) – это метрика, используемая при анализе текстов, чтобы определить важность слова в документе или коллекции документов. Она основана на предположении, что слово, которое часто встречается в документе или коллекции документов, но редко встречается в остальных документах, имеет высокую значимость для этого документа. TF-IDF — это формула, благодаря которой можно определить оптимальное распределение тематических терминов или ключевых слов в тексте.
TF (Term Frequency), частотность термина, отражает, насколько часто слово появляется в документе. Он может быть рассчитан путем деления количества вхождений слова в документ на общее количество слов в документе. Большое значение TF обычно указывает на то, что слово является важным для данного документа.
IDF (Inverse Document Frequency) рассчитывается как обратная вероятность встречи слова в коллекции документов. Это снижает значимость слов, которые встречаются в большом количестве документов, поскольку они могут быть общими и не имеющими высокой специфичности для конкретного документа. IDF может быть рассчитан путем деления общего количества документов в коллекции на количество документов, в которых встречается данное слово, а затем применения логарифма для сглаживания значений.
TF-IDF рассчитывается путем умножения TF на IDF. Большое значение TF-IDF указывает на то, что слово имеет высокую важность для данного документа или коллекции документов.
TF-IDF используется в различных задачах обработки текстов, таких как поиск информации, кластеризация документов, категоризация текста и разработка рекомендательных систем. Эта метрика помогает выделить ключевые слова и определить их релевантность для определенного контекста. Она также помогает отфильтровать общие слова (стоп-слова), которые могут быть менее значимыми для анализа текста.
Формула TF-IDF не может считаться универсальной для оптимизации контента. Это просто математический вариант оптимизации ключевых слов, на основе которого можно создать максимально уникальный в рамках сайта контент. Многие факторы фактической оптимизации контента исключены из значения TF-IDF. Например, не учитываются контекстные векторы, омонимы, слова, определяющие намерение пользователя, или попросту бессмысленный контент. Никак не учитываются тональность, призывы к действию, структура, стилистические приемы, жаргон и скорость чтения. Иными словами, нечитабельный и неэффективный текст с точки зрения TF-IDF может выглядеть оптимизированным.
Для чего использовать TF-IDF в SEO
Поисковые системы могут не использовать анализ TF-IDF в своих алгоритмах ранжирования. Об этом, в частности, говорил Джон Мюллер, отмечая при этом, что этот алгоритм применяется для фильтрации стоп-слов при оценке тайтлов (title). Однако это вовсе не значит, что эта формула не нужна для анализа и сравнения различных документов в рамках текстовой оптимизации. Реальные способы анализа контента поисковыми алгоритмами были и остаются коммерческой тайной. Те же формулы, что используются на практике, постоянно модифицируются, и актуальные формулы засекречены.
Однако для SEO-специалиста TF-IDF и BM25 были и остаются практичным подручным инструментом для анализа текста конкурентов и оценки медианных данных по топу поисковой выдачи, не требующими значительных вычислительных затрат и позволяющих грубо оценить разметку эталонного корпуса, в том числе – на уровне коллекций документов. Большинство SEO-сервисов, предназначенных для анализа текста, так или иначе используют самые базовые алгоритмы оценки, и при этом показывают высокую эффективность при интеграции результатов анализа, что означает, что поисковые системы так или иначе основаны на тех же алгоритмах базового ранжирования (см. “первичное ранжирование”).
TF-IDF – не единственная метрика для анализа текстов и может быть дополнена или заменена другими методами, такими как word2vec или методы глубокого обучения. Результаты анализа текста могут сильно зависеть от специфики задачи и самого текста, поэтому выбор подходящего метода меры важности слов может быть ключевым для достижения оптимальных результатов.
